摘要
本发明涉及一种基于大模型训练的电子公文自动归档方法及装置,该方法包括:获取办结的电子公文;将电子公文转换成预设的格式文本,并提取文本信息;基于文本信息,处理噪音数据,形成清洁的文本数据;识别清洁的文本数据的归档年份,输出电子公文的年份归类结果,并将该电子公文存储到对应的年份目录中。该基于大模型训练的电子公文自动归档方法,通过将获取的办结的电子公文转换成统一的文本格式,方便提高文件管理的规范性,通过自动识别并输出电子公文的归档年份,方便统一归档标准,同时,通过将电子公文自动存储到对应的年份目录中,方便提高查找效率,满足电子公文高效管理的需求。
技术关键词
自动归档方法
预训练语言模型
文本
电子
特征融合技术
目录
带标签
归档装置
大数据平台
深度神经网络
分类特征
语义特征
格式
数据接口
处理器
输出模块
可读存储介质
云平台
系统为您推荐了相关专利信息
融合特征
多模态
解码器
编码器
计算机可执行指令
图像识别方法
二值化图像
图像类别
图案
图像对准
综合能源系统
强化学习算法
电子系统
低碳调度方法
风光